初一语文课程,卿本当家,吹笙鼓簧日 啥意思
动机
我们花费大量的时间将数据从普通的交换格式（比如csv），迁移到像数组、数据库或者二进制存储等高效的计算格式。更糟糕的是，许多人没有将数据迁移到高效的格式，因为他们不知道怎么（或者不能）为他们的工具管理特定的迁移方法。
你所选择的数据格式很重要，它会强烈地影响程序性能（经验规律表明会有10倍的差距），以及那些轻易使用和理解你数据的人。
当提倡项目时，我经常说：“blaze能帮助你查询各种格式的数据。”这实际上是假设你能够将数据转换成指定的格式。
进入into项目
into函数能在各种数据格式之间高效的迁移数据。这里的数据格式既包括内存中的数据结构，比如：
列表、集合、元组、迭代器、numpy中的ndarray、pandas中的dataframe、dynd中的array，以及上述各类的流式序列。
也包括存在于python程序之外的持久化数据，比如：
csv、json、行定界的json，以及以上各类的远程版本
hdf5 (标准格式与pandas格式皆可)、 bcolz、 sas、 sql 数据库 ( sqlalchemy支持的皆可)、 mongo
into项目能在上述数据格式的任意两个格式之间高效的迁移数据，其原理是利用一个成对转换的网络（该文章底部有直观的解释）。
如何使用它
into函数有两个参数：source和target。它将数据从source转换成target。source和target能够使用如下的格式：
target source example
object object a particular dataframe or list
string string ‘file.csv', ‘postgresql://hostname::tablename'
type like list or pd.dataframe
所以，下边是对into函数的合法调用：
我要评论
>>> into(list, df) # create new list from pandas dataframe
>>> into([], df) # append onto existing list
>>> into('myfile.json', df) # dump dataframe to line-delimited json
>>> into(iterator, 'myfiles.*.csv') # stream through many csv files
>>> into('postgresql://hostname::tablename', df) # migrate dataframe to postgres
>>> into('postgresql://hostname::tablename', 'myfile.*.csv') # load csvs to postgres
>>> into('myfile.json', 'postgresql://hostname::tablename') # dump postgres to json
>>> into(pd.dataframe, 'mongodb://hostname/db::collection') # dump mongo to dataframe
note that into is a single function. we're used to doing this with various to_csv, from_sql methods on various types. the into api is very small; here is what you need in order to get started:
注意，into函数是一个单一的函数。虽然我们习惯于在各种类型上使用to_csv, from_sql等方法来完成这样的功能，但接口into非常简单。开始使用into函数前，你需要：
$ pip install into >>> from into import into
在github上查看into工程。
实例
现在我们展示一些更深层次的相同的实例。
将python中的list类型转换成numpy中的array类型
>>> import numpy as np >>> into(np.ndarray, [1, 2, 3]) array([1, 2, 3])
加载csv文件，并转换成python中的list类型
>>> into(list, 'accounts.csv') [(1, 'alice', 100), (2, 'bob', 200), (3, 'charlie', 300), (4, 'denis', 400), (5, 'edith', 500)]
将csv文件转换成json格式
>>> into('accounts.json', 'accounts.csv')
$ head accounts.json
{"balance": 100, "id": 1, "name": "alice"}
{"balance": 200, "id": 2, "name": "bob"}
{"balance": 300, "id": 3, "name": "charlie"}
{"balance": 400, "id": 4, "name": "denis"}
{"balance": 500, "id": 5, "name": "edith"}
将行定界的json格式转换成pandas中的dataframe格式
>>> import pandas as pd >>> into(pd.dataframe, 'accounts.json') balance id name 0 100 1 alice 1 200 2 bob 2 300 3 charlie 3 400 4 denis 4 500 5 edith
它是如何工作的？
格式转换是有挑战性的。任意两个数据格式之间的健壮、高效的格式转换，都充满了特殊情况和奇怪的库。常见的解决方案是通过一个通用格式，例如dataframe或流内存列表、字典等，进行格式转换。（见dat）或者通过序列化格式，例如protobuf或thrift，进行格式转换。这些都是很好的选择，往往也是你想要的。然而有时候这样的转换是比较慢的，特别是当你在实时计算系统上转换，或面对苛刻的存储解决方案时。
考虑一个例子，在numpy.recarray和pandas.dataframe之间进行数据迁移。我们可以非常快速地，适当地迁移这些数据。数据的字节不需要更改，只更改其周围的元数据即可。我们不需要将数据序列化到一个交换格式，或转换为中间的纯python对象。
考虑从csv文件迁移数据到一个postgresql数据库。通过sqlalchemy（注：一个python环境下的数据库工具箱）使用python迭代器，我们的迁移速度不太可能超过每秒2000条记录。然而使用postgresql自带的csv加载器，我们的迁移速度可以超过每秒50000条记录。花费一整晚的时间和花费一杯咖啡的时间进行数据迁移，是有很大区别的。然而这需要我们在特殊情况下，能足够灵活的使用特殊代码。
专门的两两互换工具往往比通用解决方案快一个数量级。
into项目是那些成对地数据迁移组成的一个网络。我们利用下图展示这个网络：
每个节点是一种数据格式。每个定向的边是一个在两种数据格式之间转换数据的函数。into函数的一个调用，可能会遍历多个边和多个中间格式。例如，当我们将csv文件迁移到mongo数据库时，我们可以采取以下路径：
?将csv文件加载到dataframe中（利用pandas.read_csv）
?然后转换为np.recarray（利用dataframe.to_records）
?接着转换为一个python的迭代器类型（利用np.ndarray.tolist）
?最终转换成mongo中的数据（利用pymongo.collection.insert）
或者我们可以使用mongodb自带的csv加载器，编写一个特殊函数，用一个从csv到mongo的定向边缩短整个处理过程。
为了找到最有效的路线，我们利用相对成本（引入权重的ad-hoc）给这个网络的所有边赋予权重值。然后我们使用networkx找到最短路径，进而进行数据迁移。如果某个边由于某种原因失败了（引发notimplementederror），我们可以自动重新寻找路径。这样我们的迁移方法是既高效又健壮的。
注意，我们给某些节点涂上红色。这些节点的数据量可以大于内存。当我们在两个红色节点之间进行数据迁移时（输入和输出的数据量都可能大于内存），我们限制我们的路径始终在红色子图中，以确保迁移路径中间的数据不会溢出。需要注意的一种格式是chunks(…)，例如chunks(dataframe)是一个可迭代的，在内存中的dataframes。这个方便的元格式允许我们在大数据上使用紧凑的数据结构，例如numpy的arrays和pandas的dataframes，同时保持在内存中数据的只有几十兆字节。
这种网络化的方法允许开发者对于特殊情况编写专门的代码，同时确信这段代码只在正确的情况下使用。这种方法允许我们利用一个独立的、可分离的方式处理一个非常复杂的问题。中央调度系统让我们保持头脑清醒。
历史
很久以前，我写过into链接到blaze的文章，然后我立即就沉默了。这是因为旧的实现方法（网络方法之前）很难扩展或维护，也没有准备好进入其黄金期。
我很满意这个网络。意想不到的应用程序经常能够正常运行，into工程现在也准备好进入其黄金期了。into工程可以通过conda和pip得到，而独立于blaze。它主要的依赖为numpy、pandas和networkx，所以对于阅读我博客的大部分人来说，它算是相对轻量级的。如果你想利用一些性能更好的格式，例如hdf5，你将同样需要安装这些库（pro-tip，使用conda安装）。
如何开始使用into函数
你应该下载一个最近版本的into工程。
$ pip install --upgrade git+https://github.com/continuumio/into or $ conda install into --channel blaze
然后你可能想要通过该教程的上半部分，或者阅读。
又或者不阅读任何东西，只是试一试。我的希望是，这个接口很简单（只有一个函数！），用户可以自然地使用它。如果你运行中出现了问题，那么我很愿意在blaze-dev@continuum.io中听到它们。
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